首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法
引用本文:冯林,罗芬,方丹,原永乐. 基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法[J]. 山东大学学报(理学版), 2012, 47(1): 72-76
作者姓名:冯林  罗芬  方丹  原永乐
作者单位:1. 四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,四川成都610068/四川师范大学计算机科学学院,四川成都610101
2. 四川师范大学工学院,四川成都,610101
3. 四川师范大学计算机科学学院,四川成都,610101
基金项目:可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室基金资助项目(J2010N01);四川师范大学重点研究课题基金资助
摘    要:指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。

关 键 词:粗糙集  DTRS模型  属性约简  属性核

Approaches for attribute core and attribute reduction based on an improved extended positive region
FENG Lin,LUO Feng,FANG Dan,YUAN Yong-le. Approaches for attribute core and attribute reduction based on an improved extended positive region[J]. Journal of Shandong University, 2012, 47(1): 72-76
Authors:FENG Lin  LUO Feng  FANG Dan  YUAN Yong-le
Affiliation:1(1.Sichuan Key Laboratory of Visualization Computing and Virtual Reality,Sichuan Normal University,Chengdu 610068, Sichuan,China;2.College of Computer Science,Sichuan Normal University,Chengdu 610101,Sichuan,China; 3.College of Technology,Sichuan Normal University,Chengdu 610101,Sichuan,China)
Abstract:The disadvantage of the existing approaches for extending the positive region from the inconsistency decision table is analyzed.Based on the self-learning model under uncertain condition,a new approach for extending the positive region is established.Finally,algorithms for calculating cognitive attribute core and cognitive attribute reduction are developed.Simulation results illustrate the efficiency of these algorithms.
Keywords:rough set  decision-theoretic rough set  attribute reduction  core attribute
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号